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7일 빌드 플랜
GitHub PR 코드 리뷰 봇
GitHub Pull Request가 생성되면 자동으로 변경된 파일을 분석해 버그, 보안 이슈, 코드 스타일 개선점을 찾아 댓글로 남겨주는 AI 에이전트. hermes-agent의 파일 읽기/쓰기, LLM 호출 패턴을 참고해 작게 시작하고 점진적으로 확장한다.
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완성 목표
작게라도 배포 가능한 MVP를 만들고 README에 문제 정의, 핵심 기능, 배운 점을 정리합니다.
추천 수준
초급 개발자가 7일 안에 따라 만들 수 있게 범위를 줄여 시작합니다.
포트폴리오 포인트
실제 개발 워크플로우에 바로 투입 가능한 자동화 도구. GitHub Actions + LLM 연동 경험을 보여주며, PR 리뷰 시간을 단축시키는 정량적 지표(리뷰 커버리지, 발견 이슈 수) 제시 가능.
추천 도구
PythonGitHub ActionsOpenAI API 또는 Anthropic APIGitHub REST/GraphQL APIpytestSupabaseOpenRouterVercel 또는 Cloudflare
따라 만들기 플랜
Day 1
Day 1: 저장소 생성, GitHub App/PAT 발급, 기본 프로젝트 구조 및 의존성 설정
기능 범위를 줄이고 데이터 구조를 먼저 정리하세요.
Day 2
Day 2: GitHub Webhook 수신 엔드포인트 구현(로컬 ngrok 테스트), PR 변경 파일 목록 가져오기
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 3
Day 3: hermes-agent 스타일 파일 읽기 도구 구현, 변경된 코드 조각 추출 로직 작성
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 4
Day 4: LLM 프롬프트 설계(버그/스타일/보안 체크리스트), 단일 파일 리뷰 함수 완성 및 단위 테스트
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 5
Day 5: GitHub Actions 워크플로우 작성(PR 열림/업데이트 시 트리거), 봇 댓글 게시 기능 연동
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 6
Day 6: 다중 파일 처리, 리뷰 결과 요약 포맷팅, 에러 핸들링/레이트리밋 대응
작은 단위로 구현하고 바로 화면에서 확인하세요.
Day 7
Day 7: README 작성(아키텍처 다이어그램, 설정 가이드, 사용 예시), 배포 검증, 포트폴리오용 데모 GIF 녹화
배포 후 README와 회고를 남기면 포트폴리오 완성도가 올라갑니다.